經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策技術(shù)及MATLAB實(shí)現(xiàn)
定 價(jià):39 元
叢書名:普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材
- 作者:楊德平, 劉喜華著
- 出版時(shí)間:2016/9/1
- ISBN:9787111545040
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:F201
- 頁碼:299頁
- 紙張:膠版紙
- 版次:2
- 開本:16K
本書從模型的基本知識(shí)和理論出發(fā),采用經(jīng)濟(jì)、金融、管理等領(lǐng)域的實(shí)際案例,編寫相應(yīng)的MATLAB程序,并得出含有大量數(shù)據(jù)和套用模型的運(yùn)行結(jié)果,使復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化。學(xué)習(xí)者無須掌握大量的計(jì)算機(jī)知識(shí),只需復(fù)制例題、案例中相應(yīng)的程序,就可解決自己想處理的問題,為讀者提供了一套處理問題的方法和解決實(shí)際問題的手段。本書主要內(nèi)容有定性預(yù)測(cè)法、彈性系數(shù)預(yù)測(cè)法、投入產(chǎn)出預(yù)測(cè)法、趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)法、時(shí)間序列預(yù)測(cè)法、干預(yù)分析模型預(yù)測(cè)法、馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)法、灰色預(yù)測(cè)法、景氣預(yù)測(cè)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法等預(yù)測(cè)方法,以及層次分析法、熵權(quán)法與逼近理想解排序法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等決策評(píng)價(jià)技術(shù),匯總了當(dāng)代經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策方法、理論和模型,具有較高的學(xué)術(shù)參考價(jià)值。本書不僅適用于經(jīng)濟(jì)學(xué)類、金融學(xué)類專業(yè),也適用于工商管理類、統(tǒng)計(jì)學(xué)類以及計(jì)算機(jī)類等專業(yè),既可作為本科生和研究生的教科書和參考書,也可供從事經(jīng)濟(jì)管理研究、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策的人員參考。
當(dāng)今市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈,各國政府為指導(dǎo)本國市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,推動(dòng)國際經(jīng)濟(jì)協(xié)作,都很重視對(duì)未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景的展望和預(yù)測(cè),并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果制定中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃,做出促進(jìn)本國發(fā)展,使本國利益最大化的決策。企業(yè)也要先于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手預(yù)測(cè)未來的發(fā)展前景和消費(fèi)者的需求,以便做好產(chǎn)品開發(fā)、市場(chǎng)定位,制定有利于企業(yè)發(fā)展的市場(chǎng)決策。個(gè)人在進(jìn)行理財(cái)和投資時(shí),也要根據(jù)歷史和現(xiàn)狀預(yù)測(cè)未來,并及時(shí)制訂操作方案,才能獲得可觀收益。總之,大到國家和政府,中到企業(yè)集團(tuán),小到個(gè)人,無時(shí)不在進(jìn)行預(yù)測(cè)與決策,而準(zhǔn)確的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)是做出科學(xué)經(jīng)濟(jì)決策的重要依據(jù)和前提。為此,討論預(yù)測(cè)與決策理論,研究其方法與模型,給出預(yù)測(cè)結(jié)果和決策方案,具有重要的理論價(jià)值。經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策是一門科學(xué),更是一門技術(shù),其數(shù)學(xué)模型眾多,計(jì)算量大且復(fù)雜,需要通過有效的學(xué)習(xí)來掌握。
MATLAB是一套功能強(qiáng)大且比較易學(xué)的可視化軟件,不僅具備數(shù)值計(jì)算、符號(hào)解析運(yùn)算、圖形顯示等功能,還是線性代數(shù)、自動(dòng)控制理論、概率論及數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)字信號(hào)處理、時(shí)間序列分析、金融經(jīng)濟(jì)計(jì)量、數(shù)學(xué)模型建立、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真等方面重要的數(shù)學(xué)計(jì)算工具。它能使人們擺脫重復(fù)、復(fù)雜的機(jī)械性編程細(xì)節(jié),把注意力集中在創(chuàng)造性地解決問題上,用盡可能短的時(shí)間得出盡可能有價(jià)值的結(jié)果。
本書力求做到將經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策同MATLAB工具完美結(jié)合,并從實(shí)用角度出發(fā),詳細(xì)地介紹如何運(yùn)用MATLAB工具對(duì)預(yù)測(cè)與決策技術(shù)進(jìn)行程序?qū)崿F(xiàn)。學(xué)習(xí)者可以對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、金融、管理等領(lǐng)域的實(shí)際問題,輕松地選用合適的數(shù)據(jù),套用正確的預(yù)測(cè)與決策模型,得出預(yù)測(cè)結(jié)果和決策方案,使復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化。在學(xué)習(xí)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策理論知識(shí)和MATLAB工具的同時(shí),也學(xué)會(huì)了解決社會(huì)實(shí)踐問題的方法和技能。
本書是在2012年出版的《經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法及MATLAB實(shí)現(xiàn)》一書的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了修改和添加,對(duì)原書預(yù)測(cè)方法中的大部分例題和案例分析進(jìn)行了更新和替換,使用了新數(shù)據(jù),優(yōu)化了程序,更具時(shí)效性。針對(duì)讀者的需求,增加了決策理論部分,選取了目前最流行并廣泛使用的層次分析(AHP)法、熵權(quán)法、逼近理想解排序(TOPSIS)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法等決策評(píng)價(jià)技術(shù),主要通過案例分析及MATLAB編程,使讀者盡快掌握這些理論和方法,及早地應(yīng)用于學(xué)習(xí)、科研和撰寫論文當(dāng)中。
本書具有以下主要特色:
。1)內(nèi)容豐富,方法全面。介紹了目前廣泛使用的預(yù)測(cè)與決策方法,主要包括定性預(yù)測(cè)法、彈性預(yù)測(cè)法、投入產(chǎn)出預(yù)測(cè)法、趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)法、時(shí)間序列預(yù)測(cè)法、干預(yù)分析模型預(yù)測(cè)法、馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)法、灰色預(yù)測(cè)法、景氣預(yù)測(cè)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法等,以及AHP法、熵權(quán)法、TOPSIS法和DEA法等決策評(píng)價(jià)技術(shù),并借助實(shí)際案例,用MATLAB程序予以實(shí)現(xiàn)。每章配有“練習(xí)與提高”,能鞏固所學(xué)方法,拓展課本內(nèi)容,給出實(shí)訓(xùn)案例和操作流程。
。2)案例豐富,實(shí)用性強(qiáng)。重點(diǎn)介紹了預(yù)測(cè)與決策原理、方法,以及MATLAB的編程實(shí)現(xiàn)和實(shí)際應(yīng)用。結(jié)合不同模型方法的實(shí)際需求,精心挑選了大量的經(jīng)濟(jì)、金融、管理等方面的實(shí)際案例,通過對(duì)案例數(shù)據(jù)的分析處理,幫助讀者理解、領(lǐng)會(huì)和掌握MATLAB算法和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策方法,達(dá)到預(yù)測(cè)與決策技術(shù)與MATLAB工具的完美結(jié)合。
。3)源代碼豐富,編程參考價(jià)值高。在編程過程中深化對(duì)預(yù)測(cè)與決策方法思想和理論的理解,強(qiáng)化對(duì)預(yù)測(cè)與決策技術(shù)原理的掌握,精心編寫和調(diào)試了大量MATLAB程序代碼。通過學(xué)習(xí)這些程序,讀者不僅可以更快、更透徹地理解和領(lǐng)會(huì)這些算法,而且能掌握MATLAB的使用方法,培養(yǎng)和提高實(shí)際計(jì)算的能力和技巧。
本書是作者多年來輔導(dǎo)本科生、研究生進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,從事實(shí)驗(yàn)創(chuàng)新研究以及課堂教學(xué)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的結(jié)晶。在寫作過程中得到了學(xué)院同事的熱心幫助及家人的有力支持,在此表示由衷的謝意。
由于時(shí)間和水平有限,書中難免存在不足和疏漏之處,懇請(qǐng)同行專家和廣大讀者批評(píng)指正。
作者
前言
第1章MATLAB的基本計(jì)算與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理1
本章要點(diǎn)1
1.1數(shù)值計(jì)算1
1.1.1基本運(yùn)算與函數(shù)1
1.1.2數(shù)組運(yùn)算2
1.1.3矩陣生成3
1.1.4矩陣運(yùn)算5
1.2符號(hào)計(jì)算6
1.2.1創(chuàng)建符號(hào)變量與對(duì)象6
1.2.2符號(hào)微積分6
1.3解方程9
1.3.1代數(shù)方程的符號(hào)解9
1.3.2常微分方程的符號(hào)解10
1.3.3利用矩陣解線性方程組11
1.4統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的處理13
1.4.1數(shù)據(jù)的保存和調(diào)用13
1.4.2基本統(tǒng)計(jì)量函數(shù)16
1.4.3概率分布函數(shù)18
1.4.4統(tǒng)計(jì)作圖19
1.4.5參數(shù)估計(jì)26
1.4.6假設(shè)檢驗(yàn)28
練習(xí)與提高33
第2章經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)概述34
本章要點(diǎn)34
2.1預(yù)測(cè)的基本概念與原理34
2.1.1預(yù)測(cè)的基本概念34
2.1.2預(yù)測(cè)的基本原理34
2.2經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的內(nèi)容與步驟35
2.2.1經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)學(xué)的研究?jī)?nèi)容 35
2.2.2經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)的主要內(nèi)容36
2.2.3預(yù)測(cè)的一般步驟36
2.3預(yù)測(cè)資料的收集與預(yù)處理37
2.3.1數(shù)據(jù)的收集與處理37
2.3.2數(shù)據(jù)類型38
2.3.3數(shù)據(jù)的分析與鑒別38
2.4數(shù)據(jù)的初始化處理45
2.5樣本預(yù)測(cè)及精度評(píng)價(jià)46
2.5.1樣本內(nèi)預(yù)測(cè)與樣本外
預(yù)測(cè)46
2.5.2預(yù)測(cè)的精度評(píng)價(jià)46
練習(xí)與提高47
第3章定性預(yù)測(cè)法48
經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策技術(shù)及MATLAB實(shí)現(xiàn)
目錄
本章要點(diǎn)48
3.1集合意見預(yù)測(cè)法48
3.1.1常用的集合意見預(yù)測(cè)法48
3.1.2集合意見預(yù)測(cè)法的應(yīng)用50
3.2德爾菲法51
3.2.1德爾菲法的基本內(nèi)容52
3.2.2德爾菲法的應(yīng)用54
3.3主觀概率預(yù)測(cè)法56
3.3.1主觀概率概述56
3.3.2常用的主觀概率預(yù)測(cè)法56
3.3.3主觀概率預(yù)測(cè)法的應(yīng)用57
3.4市場(chǎng)預(yù)測(cè)法59
練習(xí)與提高62
第4章彈性預(yù)測(cè)法64
本章要點(diǎn)64
4.1彈性系數(shù)的基本理論64
4.1.1彈性與彈性系數(shù)64
4.1.2彈性系數(shù)的分類64
4.1.3彈性系數(shù)的計(jì)算65
4.1.4常用函數(shù)的彈性65
4.2消費(fèi)需求彈性預(yù)測(cè)法66
4.2.1需求的價(jià)格彈性預(yù)測(cè)法66
4.2.2需求的收入彈性預(yù)測(cè)法67
4.2.3需求的交叉彈性預(yù)測(cè)法67
4.2.4多種彈性系數(shù)綜合
預(yù)測(cè)法68
4.3市場(chǎng)供應(yīng)彈性預(yù)測(cè)法68
4.4產(chǎn)出彈性預(yù)測(cè)法69
4.4.1單一投入要素的產(chǎn)出
彈性69
4.4.2生產(chǎn)彈性70
4.5案例分析73
4.5.1能源消費(fèi)需求量預(yù)測(cè)73
4.5.2全國鐵路、公路客貨運(yùn)量
預(yù)測(cè)75
練習(xí)與提高77
第5章投入產(chǎn)出預(yù)測(cè)法79
本章要點(diǎn)79
5.1投入產(chǎn)出模型79
5.1.1價(jià)值型投入產(chǎn)出表79
5.1.2投入產(chǎn)出的基本平衡
關(guān)系80
5.1.3直接消耗系數(shù)81
5.1.4完全消耗系數(shù)82
5.1.5影響力系數(shù)與感應(yīng)度
系數(shù)82
5.1.6勞動(dòng)報(bào)酬和勞動(dòng)力需求82
5.1.7實(shí)物型投入產(chǎn)出表83
5.2案例分析84
5.2.1國民經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出預(yù)測(cè)84
5.2.2企業(yè)投入產(chǎn)出預(yù)測(cè)87
練習(xí)與提高90
第6章趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)法
92
本章要點(diǎn)92
6.1一元線性回歸法92
6.2多項(xiàng)式曲線擬合法96
6.3多元回歸法100
6.3.1多元線性回歸100
6.3.2多項(xiàng)式回歸103
6.3.3多元函數(shù)回歸103
6.4交互式回歸法105
6.4.1一元多項(xiàng)式回歸命令105
6.4.2多元二項(xiàng)式回歸命令106
6.4.3逐步回歸命令108
6.5加權(quán)擬合直線方程法111
6.6非線性回歸法113
6.6.1非線性模型的線性化113
6.6.2非線性回歸命令118
6.6.3邏輯增長(zhǎng)曲線模型119
6.7虛變量回歸分析120
6.8案例分析123
6.8.1我國人口預(yù)測(cè)模型123
6.8.2投資額模型128
練習(xí)與提高130
第7章時(shí)間序列預(yù)測(cè)法132
本章要點(diǎn)132
7.1移動(dòng)平均值預(yù)測(cè)法132
7.1.1一次移動(dòng)平均法132
7.1.2二次移動(dòng)平均法133
7.2指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法135
7.2.1一次指數(shù)平滑法135
7.2.2二次指數(shù)平滑法137
7.2.3三次指數(shù)平滑法139
7.2.4霍爾特雙參數(shù)線性指數(shù)
平滑法141
7.3季節(jié)指數(shù)預(yù)測(cè)法143
7.3.1季節(jié)性水平模型143
7.3.2季節(jié)性趨勢(shì)模型145
7.3.3季節(jié)性環(huán)比法模型147
7.4時(shí)間序列分解法150
7.5ARMA模型預(yù)測(cè)法153
7.5.1ARMA模型的基本形式153
7.5.2ARMA模型的相關(guān)性分
析及識(shí)別154
7.5.3ARMA模型的參數(shù)估計(jì)158
7.5.4ARMA模型的預(yù)測(cè)160
7.6案例分析161
7.6.1利用指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)
GDP161
7.6.2利用ARMA模型預(yù)測(cè)
股票價(jià)格166
練習(xí)與提高170
第8章干預(yù)分析模型預(yù)測(cè)法172
本章要點(diǎn)172
8.1干預(yù)分析模型的基本形式172
8.1.1干預(yù)分析模型的基本
變量172
8.1.2干預(yù)事件的形式172
8.1.3干預(yù)分析模型的預(yù)測(cè)
過程173
8.2案例分析174
練習(xí)與提高178
第9章馬爾可夫鏈預(yù)測(cè)法180
本章要點(diǎn)180
9.1馬爾可夫鏈的基本理論180
9.1.1馬爾可夫鏈的基本概念180
9.1.2馬爾可夫鏈的預(yù)測(cè)
原理181
9.2案例分析182
9.2.1市場(chǎng)占有率預(yù)測(cè)182
9.2.2股票價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)185
9.2.3加權(quán)馬氏鏈法預(yù)測(cè)股票
走勢(shì)187
9.2.4期望利潤(rùn)預(yù)測(cè)192
練習(xí)與提高194
第10章灰色預(yù)測(cè)法196
本章要點(diǎn)196
10.1灰色預(yù)測(cè)的基本內(nèi)容196
10.1.1灰色預(yù)測(cè)的基本概念196
10.1.2灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)
模型198
10.1.3灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)
修正模型201
10.1.4灰色預(yù)測(cè)GM(1, n)
模型203
10.1.5灰色災(zāi)變預(yù)測(cè)模型204
10.2案例分析204
10.2.1社會(huì)消費(fèi)品零售總額
預(yù)測(cè)204
10.2.2國內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測(cè)207
10.2.3城市居民消費(fèi)支出
預(yù)測(cè)210
10.2.4股票灰色災(zāi)變預(yù)測(cè)212
10.2.5重大干旱災(zāi)害預(yù)測(cè)214
練習(xí)與提高217
第11章景氣預(yù)測(cè)法219
本章要點(diǎn)219
11.1景氣預(yù)測(cè)的基本理論219
11.1.1景氣指標(biāo)體系的基本
概念219
11.1.2景氣循環(huán)法的預(yù)測(cè)
過程219
11.1.3景氣綜合評(píng)分——預(yù)警
系統(tǒng)223
11.2案例分析223
11.2.1國房景氣指數(shù)223
11.2.2上海房地產(chǎn)景氣指數(shù)228
練習(xí)與提高238
第12章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法239
本章要點(diǎn)239
12.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論239
12.1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)239
12.1.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本
原理239
12.1.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程240
12.1.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)241
12.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB
函數(shù)241
12.3案例分析243
12.3.1多指標(biāo)的股票開盤價(jià)
預(yù)測(cè)243
12.3.2單指標(biāo)的股票收盤價(jià)
預(yù)測(cè)248
練習(xí)與提高252
第13章層次分析法253
本章要點(diǎn)253
13.1層次分析法的基本理論253
13.1.1單層次模型253
13.1.2多層次分析法的基本
步驟256
13.1.3量化指標(biāo)的綜合選優(yōu)
排序258
13.2案例分析259
練習(xí)與提高265
第14章熵權(quán)法與逼近理想解排
序法266
本章要點(diǎn)266
14.1熵權(quán)法266
14.1.1熵的定義和性質(zhì)266
14.1.2熵權(quán)法的計(jì)算步驟266
14.1.3熵權(quán)的性質(zhì)與意義267
14.2逼近理想解排序法268
14.2.1逼近理想解排序的基本
原理268
14.2.2逼近理想解排序的基本
步驟268
14.3案例分析269
14.3.1熵權(quán)法的低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展
評(píng)價(jià)269
14.3.2 逼近理想解排序法的商業(yè)
銀行績(jī)效評(píng)價(jià)278
練習(xí)與提高280
第15章數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法282
本章要點(diǎn)282
15.1數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的基本
理論282
15.1.1CCR模型概述282
15.1.2具有非阿基米德無窮小量的
CCR模型286
15.1.3BCC模型287
15.1.4超效率DEA評(píng)價(jià)模型289
15.1.5規(guī)模效率和技術(shù)效率292
15.2案例分析293
15.2.1數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的商業(yè)銀
行效率評(píng)估293
15.2.2數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的房地產(chǎn)
開發(fā)企業(yè)效率評(píng)估296
練習(xí)與提高299
參考文獻(xiàn)300